Modèle de l’erreur de mesure

De statistique
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Syn. : Théorie classique des tests ; théorie du score vrai. Angl. : Classical test theory ; CTT.

Le modèle de l’erreur de mesure, parfois présenté sous le nom de théorie classique des tests, est un modèle psychométrique de l’erreur de mesure aléatoire associée aux scores observés recueillis à l’aide d’un test ou d’un questionnaire. L’erreur de mesure détermine la fidélité du test, c’est-à-dire la précision avec laquelle le test évalue une caractéristique individuelle. Plus une mesure est fidèle, moins elle est entachée d’erreur de mesure.

Le modèle de l’erreur de mesure postule qu’un score observé est composé de deux parties : un score vrai (V) et une erreur de mesure aléatoire (E) :

X=V+E
L'équation de définition du modèle de l'erreur de mesure.


Dans le modèle de l’erreur de mesure, l’erreur de mesure obéit à quatre postulats :

     (I)      E (E)=0
          L’espérance de l’erreur est égale à zéro.
          En moyenne, l’erreur de mesure n’est pas biaisée : elle n'est ni positive ni négative.
     (II)      rEV=0
          La corrélation entre l’erreur de mesure et le score vrai est égale à zéro.
          La taille de l’erreur de mesure ne varie pas en fonction du score vrai.
     (III)      rEXVY=0
          La corrélation entre l’erreur de mesure de X et le score vrai de Y est égale à zéro.
          La taille de l’erreur de mesure ne varie pas en fonction du score vrai d’une quelconque autre variable.
     (IV)      rEXEY=0
          La corrélation entre l’erreur de mesure de X et l’erreur de mesure de Y est égale à zéro.
          La taille de l’erreur de mesure de X ne varie pas en fonction de l’erreur de mesure d'une quelconque autre variable.

Ensemble, les quatre postulats du modèle de l’erreur de mesure décrivent le comportement de l’erreur de mesure aléatoire.

Le modèle de l’erreur de mesure traite exclusivement de l’erreur de mesure aléatoire. Les erreurs de mesure systématiques relèvent de l’objectivité ou de la validité interne qui, de ce point de vue, sont des conditions préalables à la fidélité.


Le modèle de l’erreur de mesure s’applique exclusivement aux variables quantitatives mesurées au moins sur une échelle d’intervalles.


Voir aussi